工业机器人的发展现状与未来趋势(工业机器人现状及未来趋势)

移动机器人主要需要解决定位、规划、控制等问题。目前,重点研究领域包括环境感知与建模、定位与导航、环境理解、多机器人协调等。未来,移动机器人将朝着以下趋势发展:

“自然导航+自主路径规划”成为主流

移动机器人的发展经历了轨迹模式(如胶带牵引模式)、信标模式(如二维码)和非信标模式(如SLAM、即时定位和地图构建)等不同阶段。SLAM技术可以使机器人在没有信标的情况下也能实现定位和导航。具有易部署、灵活的特点,更适合运行环境复杂、业务不断变化的场景中的应用。因此受到越来越多客户的青睐,正在成为行业主流趋势。

行业发展表明,导航技术的发展使得设备逐渐从“汽车”过渡到“机器人”。随着新技术的发展,AGV的自主化和智能化程度越来越高,AMR的演进拓展了行业的应用。

目前还没有一种导航方式可以“征服世界”。最合适的导航方法只能根据应用的特征来选择。不同的应用对导航有不同的要求。在各种导航方法中,目前最流行的是不依赖于人工环境的自然导航方法,如激光、视觉等。

应用的多样性决定了技术发展方向的多样性,衡量技术优劣的标准因应用需求而异,很难用一个统一的标准来衡量不同的技术。

深度学习将广泛应用,加强机器人对周围环境的理解

深度学习技术在AI中的应用在计算机视觉中主要包括物体识别、目标检测与跟踪、语义分割、实例分割等。语义SLAM可以将物体识别与视觉SLAM相结合,将标签信息引入优化过程,用物体标签构建地图,实现机器人对周围环境的理解。

传统的2D障碍物检测有很多局限性。通过人工智能语义切分,可以更有效地判断人或障碍物,提高绕行效率。机器人系统可以提高应用效率和智能水平。

新技术与机器人技术的加速融合将进一步推动产品的更新换代。移动机器人的自主性主要体现在三个方面:状态感知、实时决策和精确执行。物联网、AI、5G等新一代信息技术。结合机器人技术,可以让设备高效交互,数据更自由流动,通过算法指挥硬件实现效率最大化。

规模化集群作业成必然,更高效的多机协作方式成趋势

在实际应用中,机器人通常以集群的方式合作完成特定的任务。如:平台上的托盘搬运和收集,箱柜中原材料的存储和分拣,生产线之间的物料搬运;托盘可以用无人叉车搬运,带有二维码的KIVA机器人可以用于原材料的存储和分拣,SLAM机器人可以用于生产线之间的物料搬运。

一旦有几百个甚至几千个机器人,简单的逻辑思维解决不了问题,整个群体协作的效率也无法得到有效保障。这时候就要求机器人不断学习,不断修正自己的策略,而AI将在其中发挥重要作用,使整个系统不断优化,群体智能化程度越来越高。

随着移动机器人系统规模的扩大,传统的管理和调度系统面临着越来越严格的要求。移动机器人管理系统需要对具有避障能力的AMR进行高效的交通管理和任务调度,越来越多的异构移动机器人系统将共存于同一应用场所。

一些新的移动机器人管理系统将分布和部署在云中,并具有可靠的冗余。可支持在线地图和策略更新,以适应不断变化的运营路线和调度策略;可以优化具有SLAM旁路能力的移动机器人的调度,高效灵活地管理系统中的任务分配和流量控制;通过一定的标准化手段,异构机器人系统在同一si中的协调操作

;右边距:0;margin-bottom :28 px;左边距:0;text-indent :28 px;划:0 0 0;背景:rgb(255,255,255)’在智能化、自动化改造的过程中,客户从方案设想到方案设计、实际投入都会经历一个漫长的决策链。通常这种决策过程依赖于设计师的经验,可能导致规划结果与实际要求产生较大偏差,造成工期浪费或延误。

一套功能完备的同质仿真系统可以避免设计过程中的人为失误,大大提高评估效率。可提供规划、仿真、实施、运营等一站式解决方案,实现同构仿真、数字结对,大幅降低机器人项目规划风险,提高运维效率。

应用场景将进一步扩大

在技术进一步发展的基础上,未来移动机器人的应用场景将进一步拓展,并将逐步渗透到制造业的各个领域和环节。随着终端客户对智能化需求的进一步提高,未来基于AGV的单一项目会越来越少。因此,如何实现不同类型的移动机器人以及移动机器人与其他自动化设备的协调运行,将是考验企业方案执行能力的关键。此外,半封闭场景的室外应用,如从室内到室外、园区物流等,也将是移动机器人的发展方向之一。未来,移动机器人技术的产业应用将加速与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术的融合,从而创造新的技术、产品和应用模式。

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